在人工智能大潮中，数据被称为“燃料”，驱动AI模型不断发展和优化。然而，当这些燃料被人为“投毒”时，AI给出的结果就可能成为潜在的威胁。这样的攻击被称为数据中毒，像一颗隐形炸弹，潜伏在模型训练的初期阶段，却在输出结果时引发灾难。
而数据中毒只是冰山一角。在多云环境中，AI攻击还包含更多“花样”，如提示词注入、AI DDoS攻击、成员推断和模型反演。这些攻击无一例外都以AI为突破口，试图从数据的流动、模型的学习中找到漏洞。
AI攻击的“五种套路”
以下是常见的AI攻击方式：
1.数据中毒
通过操控训练数据，将错误的、恶意的样本注入模型中，从而导致模型输出的结果严重偏差。例如，一位攻击者可能通过篡改图像数据，使交通标志识别模型将“停车标志”识别为“限速”。
2.提示词注入
在与AI模型交互时，攻击者向输入中加入恶意提示词，从而改变模型的正常行为。例如，一个聊天机器人原本是为客户提供服务的，但在恶意提示词的诱导下，它可能无意间泄露出训练数据中的敏感信息。
3.AI DDoS攻击
通过大量请求和复杂任务，使AI模型陷入“高负载”状态。类似于经典的拒绝服务攻击，这种方式迫使系统资源耗尽，最终导致AI模型无法响应。
4.成员推断
通过观察AI模型的行为，攻击者创建一个“影子模型”，试图推断出哪些数据记录参与了目标模型的训练。这种方法可能泄露参与训练的用户隐私数据。
5.模型反演
针对特定数据记录（例如个人身份信息），攻击者试图通过AI模型的输出反推输入数据，从而窃取敏感信息。
这些问题导致了一个严峻的现实——企业越依赖AI，数据安全越容易成为薄弱环节。
Prisma Cloud：拥抱AI时代，捍卫数据安全
为应对AI安全风险，派拓网络推出Prisma Cloud综合云安全解决方案，不仅解决了数据在多云环境中的安全问题，还通过精准AI技术，为企业构建了一套完善的安全治理框架。
AI-SPM 面板突出了生态系统、资源、风险和安全态势评分
比如Prisma Cloud AI-SPM作为一个新功能，其关键支柱是派拓网络特有的精准式AI系统，吸收了现有安全态势管理方法（如数据安全态势管理 (DSPM)、云安全态势管理 (CSPM) 和云基础设施授权管理 (CIEM)）中的特点，并对其进行了调整。
AI-SPM为企业提供了对AI模型生命周期的可视化，从数据提取和训练到部署。通过分析模型行为、数据流和系统交互，帮助识别传统风险分析和检测工具可能无法发现的潜在安全和合规风险。
此外，AI-SPM还可以监控针对AI的威胁，如数据中毒、模型盗窃并进行正确的输出处理，向安全团队发出潜在事件警报并提供补救步骤指导。随着人工智能相关法规的不断 发展，AI-SPM还可以将隐私和可接受的使用情况纳入人工智能开发流程，从而帮助企业在合规要求方面保持领先。
在数字化浪潮中，AI无疑是驱动企业创新的核心引擎。但我们也必须意识到，数据安全是AI应用的基石。如果AI模型是未来的“智慧大脑”，那么数据就是支撑它的“血液”。需要通过Prisma Cloud这样的解决方案，为数据提供“抗毒剂”和“防护罩”，企业才能真正实现从安全到效率的全面升级。
未来已来，是时候以更加安全的方式拥抱AI时代，了解更多关于派拓网络推出的Prisma Cloud功能特性，请点击“阅读原文”查看专题！
